用于实证分析的样本和数据外文翻译资料

 2022-01-09 09:01

题目

Accounting for government grants: Standard-setting and accounting choice

作者

Christian Stadlera, Christopher W. Nobes

刊名

journal of accounting and public of policy

来源数据库

Journal of Accounting and Public Policy 37 (2018) 113–129

关键词

Government grants IAS 20 Accounting choice

International differences

原始语种摘要

This paper provides evidence on several matters relating to accounting for government grants under International Financial Reporting Standards (IFRS). Focusing on grants related to assets, we trace the development of International Accounting Standard (IAS) 20, outline some of the problems of current accounting practice, and suggest why these have not been addressed by the standard-setter. Then, by hand-collecting data relating to 559 firms from 15 countries, we em-pirically analyze several issues. We show that asset grants are economically important for some firms and that the frequency of grants is significantly different across the countries. For the non-financial firms in our sample, we identify the grant-related accounting policy choice: a firm can either show the grant as deferred income or net it against the asset. The options are roughly equally popular overall but the firmrsquo;s country of domicile is strongly associated with the choice. Further, as a key element of disclosure quality for this topic, we investigate whether or not the balance sheet-related numbers relating to grants are disclosed, finding that many firms do not disclose them. Disclosure quality is better for firms which use the lsquo;deferred incomersquo; option, and it is also better in countries where a higher proportion of firms has received government grants. International differences and poor disclosure are detrimental to international comparisons, so we conclude that the policy choice should be removed from the accounting standard.

原始语种正文

节选

5. Sample and data for empirical analyses

Our choice of countries was explained in Section4.1. Our sample comprises the constituents of the major stock market indices of these countries, which gives an initial sample of 813firms. We then eliminate 98firms with foreign influence, 31 subsidiaries of listed domestic firms, and 35firms which do not use IFRS. We also eliminate 74firms for which we do not have data for our sample year, 2013 (see below). Finally, we eliminate 14firms for which the data on asset grants are unclear and 2 firms where the grant is said to be immaterial. This reduces our sample to 559 firms.

Table 1 gives the detail of this sample selection.

Table 2 shows the country and industry distribution. Industry is according to the first digit of the Industry Classification Benchmark (ICB) code. In our analyses, we use one observation per firm because our data (both policy choice and disclosure quality) are sticky over time. We use 2013/14 (hereafterlsquo;2013rsquo;) as our sample year, i.e. we use data for accounting periods ending on 31 December 2013 or earliest thereafter. All data related to government grants are hand-collected from firmsrsquo; annual reports and the remaining data are from Worldscope. Many firms do not use the term lsquo;government grantsrsquo; but use such terms as: investment grants, capital grants, construction grants, official grants, government subsidies, subsidies, investment subsidies, capital subsidies, government assistance and government incentives. We include these cases where it is clear that government grants for assets are involved. The policy choice is generally disclosed in the policy notes. However, for each firm, we check whether the policy note is in line with the respective number in other notes (if the number is disclosed). We identify two firms (DSME and OCI of South Korea) that have incorrect policy notes, in that they report use of the lsquo;deferred incomersquo; policy but the PPE notes show that the grants are netted from the assets.

Table 3 includes data on the frequency of grants. Overall, 33% (185 out of 559) of the sample firms report asset grants. However, our sample includes 138financialfirms, and only 5 of them report asset grants. When we restrict our analysis to non-financial firms, we find that 43% (180 out of 421) report asset grants. In order to ensure that our tests (in particular of Hypothesis H3) are not affected by the proportion of financial firms in the national samples, we exclude financial firms from here on.

6. Policy choice

6.1. Univariate analysis

Table 3 shows that, over all, IAS 20rsquo;s two options are nearly equally popular: 52% (94 out of 180) of firms with asset grants chose to present them as deferred income. However, there are obvious international differences: the proportion of firms choosing the deferred income option is highest in Australia and Brazil (100%) and lowest in Canada (0%) and South Korea (4%).Table 3 also reports that the international difference is significant at the 1% level (see the last line).

The results on policy choice are generally in line with previous research. Based on a sample of 213 German and 224 UK non-financial firms for 2009, Haller and Wehrfritz (2013) found that 52% of German and 20% of UK firms received government grants, and that 36% of German and 82% of UK firms with grants used the lsquo;deferred incomersquo; option under IFRS. In our study, which is based on a very different sample, the respective percentages are 89% versus 13% (for receiving grants) and 32% versus 67% (for choosing lsquo;deferred incomersquo;). These results are in line with the general hypothesis of maintaining pre-IFRS practice when first adopting I

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题目

Accounting for government grants: Standard-setting and accounting choice

作者

Christian Stadlera, Christopher W. Nobes

中文参考译文

5. 用于实证分析的样本和数据

第4.1节解释了我们对国家的选择。我们的样本包括这些国家主要股票市场指数的组成部分,初步样本包括813家公司。然后我们剔除了98家具有国外影响力的公司,31家国内上市公司的子公司,以及35家不使用IFRS的公司。我们还剔除了74家没有2013年样本数据的公司(见下文)。最后,我们剔除了14家资产授予数据不清楚的公司和2家资产授予被认为无关紧要的公司。这使我们的样本减少到559家公司。

表1给出了这个示例选择的详细信息。

表2显示了国家和行业分布情况。行业是根据行业分类基准(ICB)代码的第一个数字。在我们的分析中,我们对每家公司使用一个观察值,因为我们的数据(包括政策选择和披露质量)随着时间的推移是粘性的。我们使用2013/14(以下简称“2013”)作为样本年,即我们使用截止于2013年12月31日或之后最早的会计期间的数据。所有与政府拨款相关的数据都是从公司的年度报告中手工收集的,其余数据来自Worldscope。许多公司不使用“政府补助”一词,而是使用这样的术语:投资补助、资本补助、建设补助、官方补助、政府补助、补助、投资补助、资本补助、政府补助和政府奖励。我们将这些情况包括在内,其中显然涉及政府对资产的拨款。保单选择一般在保单附注中披露。然而,对于每一家公司,我们会检查保单是否与其他保单上的相应编号相符(如果披露了编号)。我们确定了两家公司(韩国的DSME和OCI),它们的政策说明是不正确的,因为它们报告使用了“递延收益”政策,但PPE的报告显示,赠款是从资产中扣除的。

表3包括关于赠款频率的数据。总体而言,样本公司中33%(559家中的185家)报告了资产补助。然而,我们的样本包括138家金融机构,其中只有5家报告了资产赠款。当我们将分析局限于非金融企业时,我们发现43%(421家企业中的180家)报告了资产赠款。为了确保我们的测试(特别是假设H3)不受金融公司在全国样本中所占比例的影响,我们从这里开始排除金融公司。

6. 政策选择

6.1。单变量分析

表3显示,总体而言,IAS 20的两个选项几乎同样受欢迎:在180家获得资产赠款的公司中,52%(94家)选择将其作为递延收益。然而,存在明显的国际差异:选择递延收益选项的公司比例最高的是澳大利亚和巴西(100%),最低的是加拿大(0%)和韩国(4%)。表3还报告说,在1%的水平上,国际差异是显著的(见最后一行)。

政策选择的结果与前人的研究基本一致。Haller and Wehrfritz(2013)对2009年213家德国和224家英国非金融企业进行了抽样调查,发现52%的德国企业和20%的英国企业获得了政府资助,36%的德国企业和82%的获得资助的英国企业使用了IFRS下的“递延收益”期权。在我们的研究中,基于一个非常不同的样本,各自的百分比分别是89%和13%(用于接受助学金),32%和67%(用于选择“递延收入”)。这些结果与第一次采用IFRS时维持IFRS前实践的一般假设一致。

目前使用净额法的少数英国公司在首次采用国际财务报告准则时没有披露会计政策,或者自那以后已经改变了这种处理方法。此外,正如Nobes和Stadler(2013)之前对其他IFRS政策选择的研究发现,意大利和西班牙公司也做出了类似的选择。然而,我们对西班牙的研究结果与毕马威会计师事务所(KPMG)和冯bull;凯茨(von Keitz, 2006)的研究结果不一致。凯茨指出,2005年,14%的西班牙公司使用了“递延收益”选项,而我们发现,2013年,79%的公司使用了该选项。这不能用西班牙在2006年至2013年期间发生的四项政策变化来解释,因为其中两项政策变化是朝着“递延收入”选项进行的,另外两项政策变化是朝着“递延收入”选项进行的。此外,如第4.2节所指出,“递延收入”处理是西班牙国家条例所规定的,因此预计将是国际财务报告准则的选择。鉴于此,我们认为KPMG和von Keitz(2006)的信息可能是不准确的。

我们对三个国家有一些具体的观察。韩国公司很好地说明了我们的假设,因为在IFRS发布之前,本地公认会计准则要求进行净额计算,96%的公司选择了IAS 20的净额选择。乍一看,日本公司并没有很好地符合这一假设,因为75%的日本公司选择了递延收益法,而这在日本公认会计准则下是不可用的。然而,样本很小。此外,有几家日本公司在采用IFRS之前使用了美国的GAAP,因此日本的GAAP并不严格相关。我们在第6.3节中对个别日本公司在IFRS发布前的做法进行了评论。法国的结果与我们的预测不符。如前所述,法国公认会计准则要求采用“递延收益”方法。然而,我们的法国样本中59%(10家公司)使用IFRS下的“净额”选项。在第6.3节中,我们调查了个别公司在IFRS发布前的做法是否能说明这一点。

最后,表3的最后一列显示,2006年至2013年期间发生了12次IFRS政策更改。15个国家中有9个没有发生政策变化。中国的变化最多(5)。这些变化没有明确的方向:6项是“递延收益”,6项是“资产净值”。国际会计准则第8(第29段)要求公司解释新政策如何提供可靠和更相关的信息。我们检查公司是否解释了补助金政策的变化,发现只有两家公司解释。英国电信(一家英国公司)在2012/13年度将其政策改为“资产净值”选项,并声明(年度报告和表格20-F,第107页):

净额确认被认为是比之前的收入的全额更合适的策略,因为它更好地表示了业务的增量成本。

广深铁路(一家中国公司)在2010年将其政策改为“递延收益”,并给出了三个原因(2010年年报,第48页):

bull;其他具有类似背景的上市公司的做法;

bull;消除国际财务报告准则下的公司财务报表与其中国法定财务报表之间的差异;和

bull;变更将提供关于公司收到的相关政府资助的可靠且更相关的信息。

综上所述,单变量分析表明,政策选择具有高度显著的国际差异,7年来政策变化不大。有证据表明,国际财务报告准则前的规定影响国际财务报告准则的实践,我们将在以下两个小节中进一步研究。

6.2。回归分析

接下来,我们估计如下logistic回归模型,分析政策选择的决定因素:

CHOICEDEFi =alpha; beta;COUNTRYDEFi gamma; LEVi theta;SIZEi 行业固定效应 εi (1)

其中i表示公司企业,ε表示回归干扰项。

CHOICEDEF是一个虚拟变量,如果一家公司在资产负债表中将资产授予作为递延收益呈现,那么它的值为“1”。COUNTRYDEF是用来检验假设H1的变量。如果一家公司来自澳大利亚、巴西、中国、法国、意大利、俄罗斯、西班牙和英国,根据国家公认会计准则(national GAAP)要求或推荐政府拨款的递延收入待遇,则该公司是一个虚拟变量,其值为“1”。

我们包括几个控制变量。由于政策选择影响公司负债的规模,它影响基于会计数字的杠杆计算。杠杆率较高的公司可能更倾向于选择“净负债”,以减少报告的负债。因此,我们包含了一个杠杆变量。LEV是总债务除以市值。杠杆的定义独立于公司的政策选择,因此不会导致回归中的内生性,因为它不使用负债或总资产。作为进一步的控制变量,我们包括公司规模(以美元计算的市场资本的自然对数)和行业固定效应。后者是假人的行业根据第一位ICB代码(见表2)。我们不包括授予规模作为控制变量,因为只有52公司可靠披露这些信息(显示为#39;v1披露在表3和解释在随后的部分),我们会因此失去一半以上的观察。我们不需要添加与收益相关的变量,因为策略选择不影响收益。

表4为回归分析所用变量的汇总统计。回归的观测值为180家获得政府资助的公司(见表3),由于LEV的观测值比较极端(LEV为27.20),所以我们对该变量进行了第99个百分位的缩尾调整。

表5给出了均值边际效应和相应z统计量的回归结果(对于虚拟变量,边际效应是虚拟变量从0到1的离散变化),第[I]列第一次回归与政策选择有关。COUNTRYDEF具有高度的统计显著性,这为假设H1提供了强有力的支持,即政府拨款的递延收入处理在根据国家公认会计准则(national GAAP)要求或推荐递延收入处理的国家更为常见。变量LEV和SIZE无关紧要。COUNTRYDEF结果并不是由任何特定国家驱动的:未列表的结果表明,当我们估计15个回归,每个回归都排除了15个国家中的一个,COUNTRYDEF在1%的水平上始终具有统计显著性;z统计量在韩国被排除在外时最低(3.51),在日本被排除在外时最高(7.30)。

6.3。个别公司的ifrs之前的政策

我们的假设H1表达在IFRS前规则对IFRS政策选择的影响方面。对于这些法规强制要求IAS 20选项之一的国家,H1也相当于更准确的假设,即单个公司倾向于维持其IFRS前的实践。对于那些国家公认会计准则允许选择的其他国家,由于各种原因无法收集有关IFRS前实践的完整数据,因为第4.2节开头所解释的(包括国际财务报告准则前的披露是有时很差,而且我们的一些公司在IFRS通过之前不存在或没有上市)。但是,我们可以在某种程度上收集证据,当以下所有条件适用于某个国家时,这可能是最相关的:(i)其国际财务报告准则前的规定允许与国际会计准则第20号相同的选项,(ii)所有公司国际财务报告准则同时采用,并且,(iii)在国际财务报告准则成为这些公司的强制性要求之前,他们使用了国家公认会计准则(而不是一些使用美国公认会计原则)。在我们的15个国家中,这三个条件仅适用于加拿大,香港和南非。但是,我们样本中只有9家公司来自这些国家。在这些公司中,只有三家在采用IFRS之前的年度报告中披露了资产补助政策。在所有情况下,正如预测的那样,该政策是在IFRS下维持的。

之前的部分已经提到了其他三个国家,对我们的样本的IFRS前实践进行调查可能有用:意大利,日本和法国。在第4.1节中,有人对意大利表示怀疑,因为其国际财务报告准则的前规则建议而不是要求“递延收入”处理。通过检查IFRS之前的政策选择(在所有情况下,在2004年的报告中),我们找到了一些解决这个问题的证据。在我们样本中的17家意大利公司中,有4家未在2004年上市,6家没有提供足够的披露,2家选择了两种不同的拨款方案。在2004年采用单一明确政策的其余五家公司中,所有公司在2013年仍然使用它(四个递延收入和一个净收入)。

对于日本而言,在我们的九家公司中,没有一家披露过IFRS之前的政策。因此,对于目前为止审查的五个国家,100%的公司(数据可被发现)维持了IFRS之前的政策。虽然这一证据令人放心,但数据收集的困难证实,测试更准确的假设H1版本(基于各个公司的IFRS前政策)是不可行的。

如第6.1节所述,最复杂的案例是法国,其中10家公司(我们样本的59%)在IFRS合并报表中使用“净额结算”,尽管法国公认会计原则要求(并要求)“递延收入”,所有公司仍在其父母陈述中使用。其中五家公司显然在2004年没有拨款,因此必须在2005年以后的某个时候制定新的IFRS政策。到2004年,一家公司已采用法国公认会计准则下的净额结算方法,但仅适用于合并报表;其他四个国家在采用国际财务报告准则时首次采用净额结算。特别是对于后四种情况,法国样本与首次采用国际财务报告准则保持先前做法的一般假设不相符。只有法国与我们的预测不符。一种可能的解释是,法国公司已经改变其政策,使其更符合其邻国(德国和瑞士)的多数惯例,可能是在行业基础上。

7. 信息披露质量

7.1 单变量分析

关于披露质量,我们感兴趣的是,有多少家拥有资产赠款的公司披露了相关数量(即递延收益余额或资产减值)。表3包括披露质量数据。我们创建了两个披露评分,分别是“v1”和“v2”,前者是对披露质量要求更高的一种衡量标准。我们的评分是基于对政府拨款披露的详细评估,如附录a所述。从本质上讲,“v1”评分适用于我们非常确信与资产拨款相关的数字被披露的地方。“v2”分数包括所有“v1”公司,但也包括那些披露了一些可能与资产授予有关但可能不限于这些公司的数字的公司。总体而言,“v1”得分表明29%的公司(180家中有52家)披露了必要的数字,而“v2”得分显示46%(180家中有83家)。同样,国际间的差异也很明显,西班牙的信息披露质量最好(忽略了只有两家公司获得资产授权的香港)。附录B展示了两个最佳实践示例:一个来自中国的“递延收益”示例和一个来自西班牙的“净收益”示例。在这些例子中,资产赠款对资产负债表和损益表的影响被清楚地揭示出来。

考虑到我们只在一家公司陈述其政府拨款政策时寻找数字披露,我们限制了非实质性解释缺乏披露的程度。虽然有可能一些公司的政策票据是“锅炉板”,因此这些公司没有数字信息要披露,但我们仍然认为这些是不良披露的例子,因为这些政策票据是无形的信息。

表3(最后一行)显示,信息披露评分“v1”和“v2”的国际差异均在10%的水平上显著。

7.2。回归分析

我们估计以下逻辑回归模型,以分析披露质量的决定因素:

DISCLOSUREi =alpha; beta;CHOICEDEFi gamma;GRANTFREQi theta;LEVi lambda;SIZEi 行业固定效应 εi(2)其中i表示公司企业,和ε表

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资料编号:[1810]

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